【技术实现步骤摘要】
本专利技术主要涉及计算机，具体涉及一种多头注意力文本分类机制与方法。
技术介绍
1、1.现有技术状况
2、预训练语言模型：预训练语言模型如bert和roberta在nlp领域广泛应用，通过预训练和微调两个阶段处理各类文本分类任务。bert模型由transformer的encoder堆叠而成，能够为文本学习丰富的语言特征。roberta则在bert的基础上进行了优化，提高了在多个任务上的性能。
3、多头注意力机制：多头注意力机制是transformer模型中的关键部分，能够并行从不同子空间学习信息，有效编码长距离依赖关系。这种机制在处理复杂的文本序列时表现出色，尤其是在理解文本中的局部和全局依赖关系方面。
4、胶囊网络：胶囊网络(capsulenet)是一种神经网络结构，旨在解决传统卷积神经网络(cnn)在处理空间层次结构信息方面的不足。它通过使用向量神经单元和动态路由更新机制，更好地保持了空间层级关系，并能够更有效地识别复杂模式。
5、2.现有技术缺点
6、预训练语言模型：虽然...
【技术保护点】
1.一种多头注意力文本分类机制与方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种多头注意力文本分类机制与方法，其特征在于，步骤一进行数据预处理具体包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种多头注意力文本分类机制与方法，其特征在于，步骤二中的自注意力机制为：
4.根据权利要求3所述的一种多头注意力文本分类机制与方法，其特征在于，步骤二中对RoBERTa模型进行训练的具体步骤为：
5.根据权利要求1所述的一种多头注意力文本分类机制与方法，其特征在于，步骤二中进行文本向量化的具体步骤包括：
6.根据...
【技术特征摘要】
1.一种多头注意力文本分类机制与方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种多头注意力文本分类机制与方法，其特征在于，步骤一进行数据预处理具体包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种多头注意力文本分类机制与方法，其特征在于，步骤二中的自注意力机制为：
4.根据权利要求3所述的一种多头注意力文本分类机制与方法，其特征在于，步骤二中对roberta模型进行训练的具体步骤为：
5.根据权利要求1所述的一种多头注意力文本分类机制与方法，其特征在于，步骤二中进行文本向量化的具体步骤包括：
6.根据权...
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